基于ARM9的圖像采集系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著信息科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，特別是網(wǎng)絡(luò)的飛速普及和3C（通信、消費(fèi)電子、計(jì)算機(jī)）合-的加速，專業(yè)化和微型化成為發(fā)展的新趨勢，嵌入式圖像處理技術(shù)成為當(dāng)前電子產(chǎn)品研發(fā)領(lǐng)域的熱點(diǎn)，并已應(yīng)用于消費(fèi)電子、工業(yè)控制、網(wǎng)絡(luò)通信、軍事國防等領(lǐng)域。傳統(tǒng)的基于計(jì)算機(jī)的圖像采集設(shè)備，成本高而且體積龐大，因而限制了它在便攜設(shè)備、移動(dòng)通信等領(lǐng)域的應(yīng)用。開發(fā)高性能、小型化、低功耗、攜帶方便的圖像采集系統(tǒng)具有較好的工程應(yīng)用前景。嵌入式圖像的獲取、量化編碼以及在通信信道傳

2、輸?shù)倪^程中，不可避免的受到一定程度上圖像噪聲的干擾，甚至嚴(yán)重影響圖像的視覺效果。為了提高圖像的質(zhì)量和傳輸能力，在圖像預(yù)處理中就必須減少圖像中的噪聲和對圖像進(jìn)行壓縮，盡可能的保留圖像的主要特征。本文在基于嵌入式Linux系統(tǒng)的ARM平臺(tái)上，提出了圖像采集、去噪及圖像壓縮的系統(tǒng)方案。總體說來，本文主要在以下幾個(gè)方面做了研究和工作。
　　 (1)針對標(biāo)準(zhǔn)中值濾波算法和現(xiàn)有改進(jìn)中值濾波算法的不足，提出了帶有噪聲檢測的改進(jìn)中值濾波算法。改

3、進(jìn)的算法首先通過設(shè)定判決門限標(biāo)記出可能的噪聲點(diǎn)，然后依據(jù)相鄰圖像像素相關(guān)的特性對該像素點(diǎn)再次進(jìn)行判斷，確定噪聲點(diǎn)，隨后在保留圖像信號點(diǎn)的基礎(chǔ)上只對圖像噪聲點(diǎn)進(jìn)行處理。通過MATLAB7.0仿真實(shí)驗(yàn)，改進(jìn)算法去噪效果良好，而算法的時(shí)間復(fù)雜度沒有增加。
　　 (2)深入研究小波變換理論和小波變換編碼的方法，并在此基礎(chǔ)上對EZW算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了結(jié)合視覺加權(quán)和分組的改進(jìn)嵌入式零樹小波編碼算法。通過MATLAB7.0仿真實(shí)驗(yàn)，改進(jìn)的E

4、ZW算法在主觀視覺和客觀數(shù)據(jù)兩方面都有較大提高，獲得了更高的性能。
　　 (3)完成系統(tǒng)的硬件和軟件平臺(tái)設(shè)計(jì)。針對SANSUNG公司的ARM9微處理器，完成了系統(tǒng)的時(shí)鐘模塊、LCD模塊、NOR Flash存儲(chǔ)器接口、SDRAM接口、ARM電源電路、USB接口電路等模塊設(shè)計(jì)，然后研究了嵌入式Linux系統(tǒng)上的USB攝像頭視頻采集與顯示系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)，詳細(xì)剖析Linux內(nèi)核支持USB攝像頭的Video4Linux技術(shù)，并在此基礎(chǔ)上編